堀井 俊佑

J-GLOBALへ         更新日: 19/03/06 02:46
 
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研究者氏名
堀井 俊佑
 
ホリイ シュンスケ
eメール
s.horiiaoni.waseda.jp
所属
早稲田大学
部署
研究院(研究機関)/附属機関・学校 グローバルエデュケーションセンター
職名
准教授(任期付)
科研費研究者番号
00552150

研究分野

 
 

学歴

 
 
 - 
2004年
早稲田大学 理工学研究科 
 
 
 - 
2009年
早稲田大学 理工学研究科 
 

論文

 
Bayesian Sparse-Smooth Modeling and Variational Inference
Shunsuke Horii
Proc. of Bayes on the Beach 2017   16   2017年11月   [査読有り]
A Study on Analytical Properties of Bayesian Experimental Design Model based on an Orthonormal System
Yoshifumi Ukita
22   2017年11月   [査読有り]
Sum-Product アルゴリズムに基づく疎信号のサポート復元に関する一考察
堀井俊佑
第39回情報理論とその応用シンポジウム予稿集   330-335   2016年12月
Linear Programming Decoding of Binary Linear Codes for Symbol-Pair Read Channels
Shunsuke Horii
IEICE Trans. Fundamentals   VOL.E99-A(No.12) 2170-2178   2016年12月   [査読有り]
A Note on Support Recovery of Sparse Signals using Linear Programming
Shunsuke Horii
Proc. of 2016 IEEE International Symposium on Information Theory and its Applications   270-274   2016年10月   [査読有り]

書籍等出版物

 
統計リテラシーα -データの整理- 2015年度版
堀井俊佑
早稲田大学出版部   2015年4月   

講演・口頭発表等

 
分散コンピューティングへの誤り訂正符号の応用に関する研究動向 [招待有り]
堀井俊佑
第7回 誤り訂正符号のワークショップ   2018年9月4日   電子情報通信学会 情報理論とその応用サブソサイエティ
Bayesian Compressed Sensing with Hybrid hierarchical Prior
Shunsuke Horii
2018 ISBA World Meeting   2018年6月27日   
Sparse Bayesian Logistic Regression with Hierarchical Prior and Variational Inference
Shunsuke Horii
AABI2017, NIPS workshop "Advances in Approximate Bayesian Inference"   2017年12月8日   
分散最適化手法の線形符号の復号への応用 [招待有り]
堀井俊佑
誤り訂正符号ワークショップ   2013年9月   
メッセージ伝搬アルゴリズムとその応用
堀井俊佑
数理人セミナー   

競争的資金等の研究課題

 
ネットワークの多様化が経済と心理に及ぼす影響-計量・行動経済学と理系の融合研究-
研究期間: 2018年4月 - 2023年3月
空間的分析と時間的制御を融合した、次世代商品推薦システムのための基礎理論の構築
研究期間: 2016年4月 - 2019年3月
従来から商品推薦システムでは、同じクラスに属する顧客は同様の商品を購入すると仮定して、顧客や商品の類似度に関する分析結果を商品の推薦に利用している。本課題では、顧客や商品の類似度に関する分析を空間的分析と呼んでいる。また、商品を推薦する本来の目的は売上高の最大化であり、目的を達成するためには商品の推薦と推薦後の顧客の行動(購入/未購入)を時間軸でとらえて分析し、顧客を購買行動へ誘導するような商品を推薦する必要がある。本課題では、このような顧客の誘導を時間的制御と呼んでいる。本課題では、空間...
大規模データ時代のビジネスアナリティクス手法に関する基礎的研究
研究期間: 2014年4月 - 2017年3月
本研究では,大規模かつ多様なビジネスデータの分析技術(ビジネスアナリティクス)の体系化と深化を研究の目的とし,様々なビジネスデータに対応した分析モデルの提案と評価を行った.具体的には,1)ECサイトのデータベース情報を対象とした情報分析技術の開発,2)テキストデータとして蓄積されるマーケティング情報の分析技術の開発,3)情報推薦のための統計モデルの開発,4)情報検索や推薦の技術を活用したWebマーケティングモデルの理論解析,5)高次元かつ疎な大規模データを対象とした分析手法の開発,6)プラ...
確率的要素を含む情報セキュリティシステムの利便性と安全性からの最適化と統合評価
研究期間: 2013年4月 - 2016年3月
確率的要素を含む情報セキュリティ問題に対し確率モデルにより定式化を行い,安全性や利便性等の評価基準を明確にし,最適な攻撃法や認証法等を理論的に明らかにした.個々の符号やシステムに対して安全性を評価するのではなく,統一的数理モデルの枠組のもとで安全性の理論的な限界を不変的に評価した.さらに,安全性と利便性のトレードオフ関係についても,理論的限界や最適性を明らかにし,情報セキュリティシステムの新たな評価指標を示した.また,学習理論や最適化理論等の周辺研究分野における等価な確率モデルを用いた問題...